要指定優化算法和超參數來訓練PaddlePaddle模型，可以通過設置optimizer參數和regularization參數來指定優化算法和正則化方法。同時，可以通過設置learning_rate參數來指定學習率，以及通過設置batch_size參數來指定批大小等超參數。

下面是一個示例代碼，演示如何使用PaddlePaddle中的optimizer和regularization參數來指定SGD優化算法和L2正則化方法來訓練模型：

import paddle

# 定義網絡結構
input = paddle.static.data(name='input', shape=[-1, 28, 28], dtype='float32')
label = paddle.static.data(name='label', shape=[-1, 1], dtype='int64')
output = paddle.static.nn.fc(input, size=10, activation='softmax')
loss = paddle.static.nn.cross_entropy(output, label)
avg_loss = paddle.mean(loss)

# 定義優化算法和超參數
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, regularization=paddle.regularizer.L2Decay(0.001))
optimizer.minimize(avg_loss)

# 創建執行器
place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
exe.run(paddle.static.default_startup_program())

# 訓練模型
for i in range(num_epochs):
    for data in train_data:
        loss = exe.run(feed={'input': data['input'], 'label': data['label']})

在上面的示例中，我們使用了paddle.optimizer.SGD優化算法，并通過learning_rate參數指定學習率，通過regularization參數指定L2正則化方法。可以根據具體的需求和模型結構來調整優化算法和超參數，以達到更好的訓練效果。